CT图像纹理分析鉴别诊断磨玻璃密度肺腺癌的浸润性

       摘要: 目的 探讨CT图像纹理分析鉴别诊断表现为磨玻璃密度结节的肺腺癌浸润性的价值.方法 收集在我院接受肺部CT检查且手术病理证实为肺腺癌患者100例(浸润性腺癌56例,非浸润性腺癌44例).随机选择69例为训练组,31例为验证组.使用A.K.(Analysis-Kinetics)分析软件进行影像特征提取;Kruskal-Wallis非参数检验和Spearman 相关性分析进行特征降维;使用R语言软件包“GLM”函数,建立Logistic回归模型;以交叉验证方法对回归模型进行检验.采用ROC曲线评价独立预测因素的诊断效能.结果 影像特征提取得到396个影像组学特征,经降维最终得到与鉴别肺非浸润腺癌与浸润腺癌最相关的参数3个,建模后验证Logistic回归模型示其诊断准确率为83.30%,敏感度及特异度分别为77.80%、91.70%.结论 CT图像纹理分析可有效鉴别表现为磨玻璃密度结节肺腺癌的浸润性.

作者:
罗婷 张峥 李昕 郭妍 张立娜 徐克
单位:
中国医科大学附属第一医院放射科,辽宁沈阳,110000 GE医疗,上海,200000
出处:
《中国医学影像技术》
刊期:
2017年第33卷第12期
基金:
公益性行业科研专项 国家自然科学基金青年科学基金 辽宁省科技厅项目

CT图像纹理分析鉴别诊断磨玻璃密度肺腺癌的浸润性

摘要: 目的 探讨CT图像纹理分析鉴别诊断表现为磨玻璃密度结节的肺腺癌浸润性的价值.方法 收集在我院接受肺部CT检查且手术病理证实为肺腺癌患者100例(浸润性腺癌56例,非浸润性腺癌44例).随机选择69例为训练组,31例为验证组.使用A.K.(Analysis-Kinetics)分析软件进行影像特征提取;Kruskal-Wallis非参数检验和Spearman 相关性分析进行特征降维;使用R语言软件包“GLM”函数,建立Logistic回归模型;以交叉验证方法对回归模型进行检验.采用ROC曲线评价独立预测因素的诊断效能.结果 影像特征提取得到396个影像组学特征,经降维最终得到与鉴别肺非浸润腺癌与浸润腺癌最相关的参数3个,建模后验证Logistic回归模型示其诊断准确率为83.30%,敏感度及特异度分别为77.80%、91.70%.结论 CT图像纹理分析可有效鉴别表现为磨玻璃密度结节肺腺癌的浸润性.

说明:如本页面涉及到版权问题或作者不愿意公开,请联系本站管理员删除!

0.292364s